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欧派699?索菲亚米兰纳出招688反制:胜!

欧派充好VS米兰纳普惠升级:米兰纳688稳赢!...就在欧派刚推出699元/㎡套餐之处,业内和一些消费者就对套餐内容进行“细扒”,发现该套餐存在大量“”操作,例如,板材使用的是E1级的工程板,而这种板材已经被普遍认为“不适合在居住环境中使用”;板材厚度从...对于欧派这次的699元/㎡套餐,有消费者做出了有幽默的比喻,豪车品牌有高版也会有所谓的“乞丐版”,消费者可以自行选择。...从一开始的回顾索菲亚迎战欧派的整个过程,索菲亚率先表示反对降价的“割韭菜”行为,选择了站在维护消费者权益的立场上,展现了龙头企业的格局和担当;随后选择了合适的子品牌米兰纳,以实际市场行动回应,价格方面更优惠

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部署RDS 服务

前言:了解RDS服务和相关配置以及原理。 目录 一.什么是RDS 二.部署RDS 服务       1. 微软公司的 RDS 远程桌面服务:      2....RDS 采用 c/s 模式 三.远程数据服务   四.部署windows RDS 服务 1.部署条件  2.部署类型 3.部署方案  4.角色服务 五.配置 RDS 六.安装步骤 ---- 一.什么是RDS...在RDS 服务器上集中部署应用程序,以虚拟化的方式为用户提供访问,而用户端不需要安装          任何应用程序      2. RDS 采用 c/s 模式 C/S分布式模式,是计算机用语。...1RDS 采用 c/s 模式,RDS 的终端, 连接RDS 服务器的用户端设备             2从键盘或者鼠标接受用户输入,将这些输入发动给RDS 服务器             3主机处理用户的输入...1.部署条件 Active Directory是部署Windows RDS服务的必要条件 客户机与RDS服务器加入同一域中 条件 DC 域环境, 安装并配置了 CA 证书服务 选择 远程桌面服务安装和配置

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记一次腾讯云ES集群缩容的全过程

一、客户需求: 某外部大客户购买了腾讯云ES集群,因自身资源评估,需要进行集群。该集群包含数据节点、专用主节点,都需要进行缩容。...:XXXXXXX地域: 北京四区资源需求:主节点 2c8G //这些是要准备的降级的新资源数据节点 4c16G磁盘 SSD 5000G 第二步: 进一步确定集群的资源是否充足...第三步:以上操作完成后,通知用户控制台进行集群变操作,结果如下,无法选择变资源:image.png数据节点不显示售罄了,但是仍然无法。...network",调取一下报错接口返回的requestID image.png根据对应的requestID,我们看到以下日志信息,“UnsupportOpeation”,image.png大概是说,不支持该操作...客户的主节点配置原来是8c16G ,他要降到2C8G,不能一次超过原有节点的一半配置,因此,需要先降级到4C16G,然后再降级到2C8G。那么这样,主节点也终于缩容成功,流程至此闭环,问题解决。

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容器化RDS|调度策略

沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS....其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部署密度. 那么, RDS 需要怎样的调度策略呢?...PS : 里面还转门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS 是这样描述其 RDS 产品的: 可见,...举个例子, RDS 集群有两个节点, 用户向 RDS 申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例, 两节点资源使用情况如下: 节点名称 已用/总体(CPU核数) 已用/总体(内存) Node...与此同时, 容器的运行状态和RDS集群还在动态变化 因 Failover 迁移到其他节点 RDS 集群 Scale Out 首先, 我们将一系列的具体的业务需求抽象成 : 亲和性(Affinity

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容器化RDS|调度策略

导 语 前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。...AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS是这样描述其RDS产品的: ?...举个例子,RDS集群有两个节点,用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例,两节点资源使用情况如下: ? 在资源同时满足的情况下,调度会通过两个公式对节点打分。...带有明显的业务(RDS)特点,原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时,容器的运行状态和RDS集群还在动态变化: ? 因 Failover迁移到其他节点 ?...结 语 本文仅以RDS的视角,从三个层级讲述了对调度器的要求。

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容器化RDS|调度策略

其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。...AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS是这样描述其RDS产品的: ?...举个例子,RDS集群有两个节点,用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例,两节点资源使用情况如下: ? 在资源同时满足的情况下,调度会通过两个公式对节点打分。...带有明显的业务(RDS)特点,原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时,容器的运行状态和RDS集群还在动态变化: ? 因 Failover迁移到其他节点 ?...结 语 本文仅以RDS的视角,从三个层级讲述了对调度器的要求。

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RDS表更新数据恢复

收到公司产品人员消息,让我恢复一个表的数据 通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的,数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6,产品在update操作时候字段名称写错了...tab_xxxx set imgxx=REPLACE(zip_linkxx,"aaa","bbb.com") where img like "%bbb.bb%" 找操作人员询问了执行的语句,执行的大概时间点,要到rds...登录方式等 1.第一想到的恢复方法是通过binlog日志进行恢复 登录rds控制台在备份恢复的日志备份中找binlog 发现binlog每4个小时备份一次,需要的日志没有下载列表 2.既然需要的日志,是不是可以通过全备进行恢复整个表...h'xx.xx.xx' --read-from-remote-server mysql-bin.001120 > mysql-bin.001120(这一步是在其他ecs服务器上执行的,要把ecs服务器加入到rds

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容器化RDS|未来已来

同时, 用户对于数据库运维自动化的要求越来越高, 数据库即服务(DBaaS or RDS)的需求越来越强烈, AWS RDS 有个很精炼的总结: 总结一下 : ●所有的日常运维工作自动化 ●高性能,数据零丢失...奔向容器, 未来已来 面对虚拟化技术在实现 RDS 上的短板, 我们一直在探索,资源利用率更高, 整合效率更高的RDS实现方式. 所以我们很早就开始确定了容器化的技术方向....云服务集成了基于 Kubenretes 的编排架构 微软云服务 Azure 把自己容器编排引擎从 ACS 改成 AKS 通过整合 Docker 和 Kubernetes 研发 WoquTech 下一代的 RDS...updateVersion: clustershard-c-559586746c -- 集群待升级版本 currentVersion等于updateVersion , 滚动升级结束 Docker, Kubernetes, RDS

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云数据库rds怎么用?云数据库rds的优势是什么?

云数据库rds属于关系型数据库,是比较稳定可靠,可弹性伸缩的在线数据库服务,支持多种引擎,可以提供备份,恢复,迁徙等方面的服务,所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用?...云数据库RDS的优势是什么? 云数据库RDS使用步骤 云数据库rds怎么用?...在创建完了云数据库之后才能进行使用,首先是点击云数据库RDS,进入RDS数据库的基本信息,就可以看到数据库的地域,可用区,还有一些基本配置信息。...当我们拥有了数据库和数据库账号之后,就可以通过这个账号去连接云数据库RDS了。 云数据库RDS的优势 了解了云数据库rds怎么用,接下来再来了解一下云数据库RDS的优势。...关于云数据库rds怎么用以及优势是什么,相信大家已经很了解了,希望这些内容对大家使用云数据库会有一些好的帮助。

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#维/UMAP #维/t-SNE #维/PCA矩阵特征值与主成分分析(PCA(Principal Component Analysis))特征值和特征向量主成分分析PCA的主要思想是将n维特征映射到...事实上,这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,实现对数据特征的维处理。我们如何得到这些包含最大差异性的主成分方向呢?...这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中,实现数据特征的维。...PCA 、t-SNE、UMAPPCA为线性维方法,对数据量少,结构简单的情况效果好t-SNE 、UMAP为非线性维,对数据结构复杂的情况有效,UMP的损失函数对高维远但低维近或高维近但低维远的情况均有良好的惩罚...它有许多用途,包括数据维、图像压缩存储、主成分分析等。例如,在机器学习中,SVD可以用来寻找数据分布的主要维度,将原始的高维数据映射到低维子空间中实现数据维。

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